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Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05

Markdown · JSON

Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 ist die Juni-Vorschau für denkintensive Aufgaben mit Code, Mathematik, Wissenschaft und Dokumenten. Googles Veröffentlichung hebt erweiterte Denksteuerung sowie verbesserten Antwortstil und Aufbau hervor; die genaue Identität 06-05 bleibt dabei getrennt erhalten.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 ist die Juni-Vorschauedition von Googles Denkmodell Gemini 2.5 Pro. Die Veröffentlichung baut auf der vorhergehenden Vorschau auf und hebt Programmierung, Mathematik, Wissenschaft, Wissen und Denkaufgaben hervor. Google nennt ausserdem eine Verbesserung von Antwortstil und Aufbau, einschliesslich kreativerer und besser formatierter Antworten. Der Erhalt von 06-05 ist wichtig, wenn sich eine Aufgabe auf genau diese Vorschau statt auf ein späteres stabiles oder anders datiertes Modell bezieht.

Das Arbeitsergebnis ist Text: ein Codevorschlag, eine Erklärung, eine analytische Schlussfolgerung oder ein vorbereitetes Dokument. Die dokumentierte Pro-Familie arbeitet mit Text, Bildern, Audio und PDF als Ausgangsmaterial. Eine schriftliche Aufgabe kann Informationen aus diesen Eingaben mit einer konkreten Frage verbinden. Bestimmen Sie bei einem technischen Dokument die relevanten Definitionen, die Tabelle oder das Diagramm und erklären Sie, was die Antwort belegen soll. Unterscheiden Sie bei einer Aufnahme ein gewünschtes Transkript, eine Zusammenfassung und eine Interpretation, statt sie als einen Vorgang zu behandeln.

Denken steht im Mittelpunkt des Einsatzzwecks der Pro-Reihe. Die Juni-Ankündigung ergänzt Denkbudgets, um Entwicklern mehr Kontrolle über den Analyseumfang zu geben; die offiziellen Veröffentlichungshinweise nennen ausdrücklich erweiterte Denkunterstützung für gemini-2.5-pro-preview-06-05. Wählen Sie die für das tatsächliche Problem benötigte Tiefe und benennen Sie ein prüfbares Endergebnis. Ein Denkbudget und eine verlangte Antwortlänge sind unterschiedliche Steuerungen; eine kurze Schlussantwort kann vor ihrer Erzeugung dennoch umfangreiche Analyse benötigen.

Fügen Sie für die Programmierung die relevanten Dateien oder die Funktion, die Sprache, erwartetes Verhalten und eine konkrete Eingabe hinzu, die das Problem zeigt. Benennen Sie die unverändert zu erhaltenden Schnittstellen und umgebenden Verhaltensweisen. Ein hilfreiches Endergebnis ist eine vorgeschlagene Implementierung mit Erklärung der gewählten Bedingung und Beispielen für das zu Prüfende. Geben Sie beim Vergleich von Ansätzen jedem dieselben Eingabefälle und Entscheidungskriterien, damit die Antwort den tatsächlichen Zielkonflikt statt einer allgemeinen Algorithmendiskussion behandelt.

Stellen Sie für Mathematik oder wissenschaftliches Material die vollständige Aufgabenstellung, Definitionen, zulässigen Annahmen und das zu belegende Ergebnis bereit. Erhalten Sie Zahlenschreibweise und Einheiten. Bitten Sie das Modell zu erklären, warum die gewählten Umformungen aus den bereitgestellten Bedingungen folgen, und das Endergebnis von erwogenen Alternativen zu trennen. Stellen Sie bei der Prüfung einer vorgeschlagenen Lösung sowohl die ursprüngliche Aufgabe als auch den umstrittenen Schritt bereit. Prüfen Sie die entstandene Berechnung oder Aussage anhand der tatsächlichen Quellenbelege, statt sich auf ihre selbstsichere Formulierung zu verlassen.

Der Hersteller beschreibt die Pro-Familie für Analysen von Datensätzen, Codebasen und Dokumenten mit langem Kontext. Bereiten Sie diesen Kontext mit Quellbezeichnungen, relevanten Auszügen und einer klaren Vorrangregel bei widersprüchlichen Dokumenten vor. Legen Sie das Abschlusskriterium der Aufgabe fest: einen Anforderungsvergleich, eine quellenbasierte Antwort, eine überarbeitete Funktion oder eine Erklärung für eine bestimmte Leserschaft. Lassen Sie Platz für die Antwort, statt die gesamte Anfrage mit unverbundenem Verlauf zu füllen. Erhalten Sie bei der erneuten Behandlung eines Falls dieselbe Eingabeversion und den genauen Vorschaunamen, damit eine Ergebnisänderung sinnvoll eingeordnet werden kann.

Die Dokumentation der Gemini 2.5 Pro-Familie umfasst strukturierte Ausgaben, Funktionsaufrufe, Codeausführung, Such-Grounding und Caching. Dies sind Fähigkeiten der Herstellerfamilie und keine automatische Aktionssammlung in jeder umgebenden Anwendung. Geben Sie bei benötigter maschinenlesbarer Ausgabe ein Schema vor, validieren Sie seine Felder und unterscheiden Sie von einem Werkzeug gelieferte Tatsachen von einem vorgeschlagenen Vorgang. Eine Anwendung definiert und führt benutzerdefinierte Werkzeuge aus und gibt dann ihre Ergebnisse für den nächsten Modellschritt zurück. Ein erzeugter Codeausschnitt oder eine Funktionsanforderung belegt keine erfolgreiche Ausführung.

Der verbesserte Stil und Aufbau der Juni-Veröffentlichung sind hilfreich, wenn eine Erklärung zu einem Bericht oder redaktionellen Entwurf wird. Bestimmen Sie Leserschaft, Terminologie, Überschriften und Länge und benennen Sie die aus dem Original zu erhaltenden Inhalte. Verlangen Sie, unsichere oder fehlende Informationen zu benennen, statt sie mit erfundenen Details zu füllen. Prüfen Sie sachliche Aussagen anhand des bereitgestellten Materials, validieren Sie strukturierte Datensätze und testen Sie Code in der vorgesehenen Umgebung. Das hilfreiche Ergebnis ist ein geprüftes Textdokument mit erhaltenem Quellkontext und der Identität 06-05, während spätere Modellnamen, Diensteinstellungen und Fähigkeiten zur Medienerzeugung getrennte Wahlmöglichkeiten bleiben.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Check a unit-sensitive calculation

A pump transfers 18 litres per minute into an empty tank. The tank holds 2.7 cubic metres. Ignore losses and assume a constant rate. Calculate the fill time in minutes and hours, show the unit conversion and explain how the result changes if the actual rate is 15 litres per minute.

Erwartetes Ergebnis

A unit conversion, both fill-time calculations and a concise comparison.

Ergebnis prüfen

Check that cubic metres are converted to litres before dividing and that a lower flow rate produces a longer fill time.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-2.5-pro-preview

google/gemini-2.5-pro-preview

Google /google/gemini-2.5-pro-preview

Einstieg

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 ist die Juni-Vorschau für denkintensive Aufgaben mit Code, Mathematik, Wissenschaft und Dokumenten. Googles Veröffentlichung hebt erweiterte Denksteuerung sowie verbesserten Antwortstil und Aufbau hervor; die genaue Identität 06-05 bleibt dabei getrennt erhalten.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
google/gemini-2.5-pro-preview
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Ausgabe der Schlussfolgerungen
Für Schlussfolgerungen gilt der aufgeführte Teilmengenpreis innerhalb der gesamten Ausgabe; zählen Sie diese Token nicht doppelt. Wenn die Ausgabe Token für Schlussfolgerungen enthält

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0025 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetokens für Denkprozesse $0.02 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslich200'000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0025 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als200'000Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.005 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.0005 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro-preview

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

google/gemini-2.5-pro-preview

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-2.5-pro-preview

google/gemini-2.5-pro-preview

Google /google/gemini-2.5-pro-preview

Einstieg

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 ist die Juni-Vorschau für denkintensive Aufgaben mit Code, Mathematik, Wissenschaft und Dokumenten. Googles Veröffentlichung hebt erweiterte Denksteuerung sowie verbesserten Antwortstil und Aufbau hervor; die genaue Identität 06-05 bleibt dabei getrennt erhalten.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
google/gemini-2.5-pro-preview
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Ausgabe der Schlussfolgerungen
Für Schlussfolgerungen gilt der aufgeführte Teilmengenpreis innerhalb der gesamten Ausgabe; zählen Sie diese Token nicht doppelt. Wenn die Ausgabe Token für Schlussfolgerungen enthält

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0025 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetokens für Denkprozesse $0.02 / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslich200'000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0025 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.02 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als200'000Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.005 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.0005 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0.00075 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "google/gemini-2.5-pro-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro-preview

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

google/gemini-2.5-pro-preview

FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro-preview: text → text

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-pro-preview: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro-preview: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-pro-preview: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro-preview: messages.min_items: 1

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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Dokumente auf der Website
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